pearson相关系数(Pearson correlation coefficient)也叫pearson积差相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)或叫线性相关系数(Linear correlation coefficient )，是用来反应两个变量相关性的统计量。
X和Y两个变量的相关系数计算公式：
- 相关系数r表示两个随机变量之间线性相关强度和方向的统计量，介于-1和1之间。
- r的正负值表示两变量之间线性相关的方向。
- r的绝对值表示两变量之间线性相关的密切程度。
使用pearson相关性分析的前提条件：
- 两变量之间有线性趋势
- 两变量为正态分布
1. 启动 GraphPad Prism7
2. 新建pzfx文档，选择XY(X为默认Numbers，Y选择Enter and plot a single Y value for each point),点击create
3. 将两变量的数据分别键入X栏和GroupA栏(第一列Y栏)中
4. 点击Analyze后会弹出Analyze Data对话窗，选择XY analyses下的correlation后点击OK
5. 选择Computer r between two selected data sets 以及 Yes 后，点击OK
6. 在Resutls下的Correlation of Data 1 下的Tabular results即为pearson相关性分析结果，包括相关系数r、相关系数r的平方、置信区间、P值等
7. Graphs下的Correlation of Data 1 即为输入两变量的散点图(scatter plot)
赛车每天赚1000的方法栏和GroupA栏(第一列Y栏)中4. 点击Analyze后会弹出Analyze Data对话窗，选择XY analyses下的correlation后点击OK
5. 选择Computer r between two selected data sets 以及 Yes 后，点击OK
6. 在Resutls下的Correlation of Data 1 下的Tabular results即为pearson相关性分析结果，包括相关系数r、相关系数r的平方、置信区间、P值等
7. Graphs下的Correlation of Data 1 即为输入两变量的散点图(scatter plot)